Petites difficultées pour faire le bon test !

Bonjour,

Je suis actuellement en train de faire une étude pour laquelle je compare deux espèces de lichens avec une écologie différente.
Et après de longues étapes de mesures me voilà bloquée sur un problème de statistique :
En fait j’ai pour chacun de mes deux lichens, fait la mesure de potentiel photochimique en fonction du temps d’immersion en eau. (Avec à chaque foi 10 répétitions)
Et ce que je voudrais savoir c’est si l’augmentation du potentiel photochimique au cours de l’hydratation et significativement différent ou non entre les deux espèces.
On m’a dit de faire une Anova suivi d’un test de Tukey et a vrais dire je ne vois pas comment ??
Ce que j’ai fais pour ma part c’est une comparaison des moyennes, entre l’ensemble des potentiels photochimiques d’une espèces (répétés 10 foi) à tout les temps et l’ensemble des potentiels photochimiques de l’autre espèces (répétés 10 foi également) à tout les temps.
Je test alors la normalité de ces deux « groupes » et selon le résultat je fais un test paramétriques ou non de comparaison de moyennes (Student ou Welch), après avoir testé l’égalité des variances.

Seulement je ne sais pas si ce que je fais est pertinent ? et j’aimerais comprendre comment fonctionnerais sur cette étude le test Anova et de Tukey que l’on m’as indiqué (et qui a priori il faudrait faire) ?

Merci par avance de vos réponses.

PS : je travail avec le logiciel R !

Bonsoir.

Ce que tu fais me semble assez logique, sauf que ton utilisation de mesures répétées pose problème, au moins pour te lire :
Veux -tu dire que tu as mesuré le potentiel photochimique de 10 exemplaires de chaque lichen, ou bien que tu as un certain nombre d'exemplaires de chaque lichen (non précisé. Combien ?) et que tu as fait 10 mesures pour chaque exemplaire ?
Dans le premier cas, la faiblesse des échantillons rendra difficile les tests paramétriques, sauf si tu peux assurer pour des raisons non statistiques (bibliographie, ou étude biologique personnelle) que la répartition est gaussienne. En effet, les tests de normalité pour d'aussi petits échantillons sont réussis pour des distributions très loin d'une gaussienne (trois valeurs possibles, la valeur centrale est le mode et la moyenne, par exemple).
Dans le deuxième cas, il serait préférable de considérer les 10 répétitions comme la mesure d'un paramètre par répétition de mesure, donc de prendre la moyenne des valeurs trouvées comme valeur du potentiel photochimique, surtout si la dispersion est faible (coefficient de variation proche de 0). Si tu as peu de valeurs, même remarque que dans le premier cas. par contre, travailler avec toutes les valeurs est dangereux, les valeurs ne sont pas indépendantes si elles proviennent du même plant.

Pour adoucir ma remarque, le test de comparaison de moyennes (t-test, ou test de Fischer, ou test de Student suivant les auteurs) est assez robuste, et te permet de conclure sans gros risque si les variances des deux échantillons ne sont pas trop dissemblables.

Dernière chose : Je n'ai pas compris ce que l'Anova venait faire dans l'histoire (à part une anova sur 2 échantillons, qui a peu d'intérêt, car le t-test est plus utile), mais peut-être est-ce que je n'ai pas compris l'organisation de tes données.

Cordialement.

Alors,
Tout d'abord merci d'avoir répondu !.

En fait j'ai prélevé 10 échantillons pour une espèce et 10 échantillons pour l'autre et j'ai fait la mesure du potentiel photochimique à différents temps d'hydratation, pour chacun des échantillons.
Et ensuite je fais la moyenne en prenant les potentiels photochimiques à tous les temps d'hydratation et je fais ma comparaison entre les deux espèces.

J'espère avoir était plus claire !

Du coup si j'ai bien suivi ce que tu as dis ce serait un peu faible en terme d'échantillons ?

Pour ce qui est de l'Anova et bien je ne vois pas tellement non plus !!! Mais bon ....

Cordialement.

Effectivement,

c'est un peu faible pour travailler sainement (sauf si tu as des résultats de bibliographie te permettant de savoir que dans une espèce, le potentiel photochimique est gaussien).
Donc tu ne pourras être affirmative sur la différence que si le test est fortement significatif.
Par contre ta moyenne n'a de sens que si le potentiel photochimique ne dépend pas du temps d'hydratation. Car s'il en dépend, il y a possibilité que la dépendance soit différente d'une espèce à l'autre et que tu compares des moyennes qui n'ont rien à voir entre elles.

Cordialement.